发表评论取消回复
相关阅读
相关 PyTorch设置指定层的学习率
PyTorch设置指定层的学习率 在使用深度学习进行模型训练时,合理地设置学习率是非常重要的,这可以大幅提高模型的训练速度和精度。PyTorch是一种十分流行的深度学习框架,
相关 模型训练-Tricks:分层学习率【①预训练模型需要设置较小学习率,②自定义的层需要设置较大学习率】
在模型的训练阶段对于不同的层我们可能会需要设置不同的学习率,尤其是当我们在预训练模型的基础上对下游任务进行微调,对于预训练模型需要设置较小的学习率,而其他一些我们自定义的层则需
相关 PyTorch中的学习率调度器StepLR
以下是一个简单的`PyTorch`代码示例,演示了如何使用`StepLR`学习率调度器进行学习率调整: import torch from torch.opt
相关 pytorch学习率下降策略
阶段离散下降调整策略: 首先“阶段离散”下降调整这个词不是个专有名词,它只是一个形容。 符合这种调整策略的方法,一般是step,step学习率下降策略是最为常用的一种
相关 pytorch 动态调整学习率
背景 深度炼丹如同炖排骨一般,需要先大火全局加热,紧接着中火炖出营养,最后转小火收汁。 本文给出炼丹中的 “火候控制器”-- 学习率的几种调节方法,框架基于 `pytor
相关 pyTorch中的学习率衰减
1 学习率衰减 深度学习模型训练过程中,经过一定的epoch之后,模型的性能趋于饱和,此时降低学习率,在小范围内进一步调整模型的参数,可以进一步提升模型的性能。 经过多
相关 PyTorch的六个学习率调整
本文截取自《PyTorch 模型训练实用教程》,获取全文pdf请点击:https://github.com/tensor-yu/PyTorch\_Tutorial 文章目录
相关 pytorch不同的层设置不同的学习率
import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import V
相关 pytorch学习率调整规则
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr\_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 a. 有序调整:等间隔调整(
相关 PyTorch学习之六个学习率调整策略
PyTorch学习率调整策略通过`torch.optim.lr_scheduler`接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 1. 有序调整:等间隔调
还没有评论,来说两句吧...